La inteligencia artificial (IA) ya está en todas partes. Se usa para las redes sociales, en buscadores, en aplicaciones de navegación, en comercio electrónico e incluso en la asistencia médica. Nos la presentan como el futuro, una herramienta revolucionaria que facilita la vida… y, sin embargo, rara vez se habla de los problemas que causan en el planeta.
El consumo de energía y las emisiones de carbono de los modelos de IA son alarmantes
Un estudio de la Universidad de Massachusetts Amherst en 2019 reveló que entrenar un modelo de procesamiento de lenguaje natural puede emitir más de 284 toneladas de CO₂, equivalente a las emisiones de cinco automóviles en toda su vida útil, incluida su fabricación. Y si esto ya parece preocupante, el modelo GPT-3 de OpenAI, con 175.000 millones de parámetros, liberó 552 toneladas métricas de CO₂ solo durante su entrenamiento. Esto equivale a las emisiones anuales de 120 coches.
Este es solo un ejemplo del enorme impacto ambiental que tiene la IA.
Consumo energético y emisiones de carbono
El entrenamiento de modelos de IA requiere una cantidad colosal de energía.
La industria de las tecnologías de la información y comunicación (TIC), que incluye las infraestructuras digitales, produce entre el 1,8% y el 3,9% de las emisiones de carbono a nivel mundial. Para poner esto en perspectiva, es comparable con la industria de la aviación, una de las más contaminantes del planeta.
El uso diario de la IA también tiene un impacto ambiental
Cada vez que usamos un chatbot, realizamos una búsqueda optimizada con IA o recibimos recomendaciones personalizadas en plataformas como Netflix y Amazon, estamos contribuyendo al consumo energético de los centros de datos que hacen posible estas funciones.
Consumo de agua
Otro aspecto crítico es el consumo de agua. Los centros de datos generan tanto calor que necesitan sistemas de refrigeración extremadamente potentes. Estos sistemas usan cantidades masivas de agua para enfriar los servidores y evitar sobrecalentamientos.
- Microsoft reportó un consumo de 6,4 millones de metros cúbicos de agua, lo que representa un aumento del 34% respecto al año anterior, atribuible en parte al auge de la inteligencia artificial.
- Por su parte, Google incrementó su consumo de agua en un 20% durante el mismo período.
En un mundo donde muchas regiones sufren crisis hídricas, este nivel de consumo es preocupante.
Un futuro incierto
La Agencia Internacional de Energía ha alertado que el consumo energético de los centros de datos seguirá creciendo en los próximos años. Aunque se han realizado mejoras en eficiencia, la demanda de potencia de la IA crece a un ritmo mucho mayor. Esto significa que, a pesar de los esfuerzos, el impacto ambiental de la IA seguirá aumentando.
El crecimiento de la IA no se detiene. Cada año se desarrollan modelos más avanzados, con mayor cantidad de parámetros y capacidades más potentes. Este aumento en la carga de trabajo y almacenamiento de datos implica un crecimiento proporcional en la demanda de electricidad y agua, lo que pone en riesgo cualquier esfuerzo de sostenibilidad.
¿Son suficientes los intentos de mitigación?
Algunas empresas han comenzado a invertir en energías renovables y en la mejora de la eficiencia de sus centros de datos. Google y Microsoft, por ejemplo, han implementado políticas para reducir su huella de carbono mediante el uso de energía limpia.
Sin embargo, estas medidas no son suficientes para compensar el daño causado. A pesar de los esfuerzos, el crecimiento de la IA sigue sin control, y su impacto en el medio ambiente continúa siendo significativo. La realidad es que, por más que las grandes tecnológicas intenten mejorar la eficiencia energética, si el uso de la IA sigue aumentando, las emisiones y el consumo de recursos naturales seguirán en alza.
¿Qué podemos hacer para solventar este terrible problema?
La solución a este problema no solo depende de las grandes empresas, sino también de nosotros como usuarios:
- Reducir el uso innecesario de IA: No todo necesita IA. Evitar el uso excesivo de asistentes de voz, recomendaciones automáticas y funciones que dependen de modelos de IA ayuda a disminuir la demanda de energía.
- Elegir servicios comprometidos con el medio ambiente: Apoyar plataformas que sean transparentes sobre su impacto ambiental y que tomen medidas reales para reducir su huella de carbono.
- Exigir regulación: La presión social puede obligar a los gobiernos a implementar regulaciones que limiten el impacto ambiental de la IA.
- Apostar por herramientas que midan la huella de carbono: Zeolos, empresa centrada en el cálculo, reducción y la compensación de emiciones de CO2 nos hacen saber que existen empresas especializadas en calcular y reducir las emisiones de carbono de las actividades tecnológicas. Estas soluciones pueden ser claves para lograr un consumo más responsable.
El problema del desperdicio electrónico asociado a la IA
Existe otro problema que rara vez se menciona: el desperdicio electrónico (e-waste). La constante necesidad de actualizar hardware para soportar modelos de IA cada vez más exigentes provoca una enorme acumulación de residuos tecnológicos.
Los servidores y unidades de procesamiento utilizados en la IA tienen una vida útil limitada. A medida que los modelos avanzan, los centros de datos deben reemplazar su hardware con versiones más potentes. ¿El resultado? Miles de toneladas de equipos obsoletos que terminan como desechos.
Gran parte de este e-waste contiene materiales tóxicos como mercurio, plomo y cadmio, que pueden contaminar el suelo y el agua si no se manejan correctamente. Además, la extracción de metales raros para fabricar nuevos chips y servidores tiene un impacto ambiental devastador, afectando ecosistemas y comunidades locales.
Para hacer desaparecer este problema, es esencial que las empresas tecnológicas inviertan en reciclaje y reutilización de hardware. Algunas compañías han comenzado a implementar programas de economía circular, donde los componentes electrónicos son reacondicionados en lugar de ser desechados. Sin embargo, aún queda un largo camino por recorrer para que esta práctica sea generalizada en la industria.
Alternativas a a la inteligencia artificial
El impacto ambiental de la IA es innegable, pero ¿existen formas de hacer que su uso sea más sustentable? Afortunadamente, sí. Investigadores y empresas están explorando alternativas para reducir el consumo energético y las emisiones de carbono sin comprometer los avances tecnológicos.
- Una opción es el desarrollo de modelos más pequeños y eficientes. No todos los procesos necesitan modelos gigantes como GPT-4 o Gemini. Investigaciones recientes han demostrado que se pueden crear modelos más compactos, con menos parámetros y menor consumo energético, pero igual de efectivos para tareas específicas.
- Otra estrategia es el uso de hardware más eficiente. Chips especializados como los TPU (Tensor Processing Units) de Google o los NPU (Neural Processing Units) están diseñados para ejecutar modelos de IA con un menor gasto energético en comparación con las GPU tradicionales. Además, el uso de energía renovable en los centros de datos sigue siendo una de las mejores soluciones a largo plazo. Empresas como OpenAI y Meta han comenzado a comprometerse con el uso de electricidad proveniente de fuentes limpias, aunque el reto es lograr que esto sea una norma y no una excepción.
- Por último, existen enfoques innovadores como el «entrenamiento federado», donde los modelos aprenden de múltiples dispositivos sin necesidad de centralizar los datos en grandes servidores, reduciendo así el consumo energético de los centros de datos.
Aunque aún hay desafíos técnicos en su implementación, esta podría ser una de las claves para una IA más sustentable.
La IA también tiene el potencial para combatir la crisis climática
Su capacidad de procesar grandes cantidades de datos puede ayudar a encontrar soluciones innovadoras para problemas ambientales urgentes.
Por ejemplo, la IA ya se está utilizando para optimizar el consumo energético en ciudades y edificios inteligentes. Algoritmos avanzados pueden predecir la demanda eléctrica y ajustar el uso de energía en tiempo real, reduciendo el desperdicio y maximizando la eficiencia.
Otro uso prometedor es la conservación de ecosistemas. Modelos de IA han sido entrenados para analizar imágenes satelitales y detectar deforestación ilegal o actividades mineras clandestinas con una precisión sin precedentes. Esto permite una respuesta más rápida de organizaciones ambientales y gobiernos.
Incluso en la agricultura, la IA está revolucionando la sostenibilidad. Mediante análisis de datos, es posible optimizar el uso de agua y fertilizantes, reduciendo el impacto ambiental y aumentando la eficiencia de los cultivos.
Aunque la inteligencia artificial tiene un alto costo ambiental, también es una herramienta con un enorme potencial para mitigar el daño ecológico. La clave está en equilibrar su desarrollo y uso con estrategias sustentables que prioricen la salud del planeta.
Como ves, controlar la IA es sumamente necesario para preservar nuestro planeta
La inteligencia artificial tiene un costo ambiental enorme que no se puede ignorar. Aunque nos la venden como el futuro de la tecnología, la realidad es que su desarrollo y funcionamiento consumen cantidades descomunales de energía y agua, generando una huella de carbono equiparable a industrias tradicionalmente contaminantes como la aviación.
Si queremos un futuro sostenible, debemos tomar conciencia y exigir cambios en la forma en que se desarrolla y utiliza la IA. Desde las grandes corporaciones hasta los usuarios individuales, todos tenemos un papel que desempeñar. No podemos seguir permitiendo que el crecimiento descontrolado de la inteligencia artificial ponga en peligro los recursos de nuestro planeta.
El futuro depende de lo que hagamos hoy.
